Met veel plezier (en trots) wil ik je vandaag vertellen over een volledig Italiaans project (maar niet Made in Italy ... hoe was dat verhaal over weggelopen hersenen?), dat het onderzoek en de ontwikkeling van een werkelijk competitieve kunstmatige intelligentie combineert met het gebruik ervan in een van de beroemdste games ooit: Pokémon. De naam van het project, dAItto, is slechts het topje van het geniale van een werk dat, ik verzeker u, u zeker zult waarderen.

Laten we de eer betuigen aan de makers van deze kleine parel. dAItto is bedacht, ontwikkeld en beheerd door Emanuele en Massimiliano, twee jongens geboren en getogen in Rome en beiden afgestudeerd in de natuurkunde. Programmeurs "alleen" uit passie (en soms uit noodzaak), legden me uit hoe ze zonder hun kennis van computationele fysica waarschijnlijk nooit tot een dergelijk resultaat zouden zijn gekomen. dAItto is daarom een ​​typisch voorbeeld van hoe beheersing van verschillende disciplines kan leiden tot onverwachte resultaten en, anders, gewoon onmogelijk.

dAItto

Het project is geboren nadat het met belangstelling de door Google ontwikkelde AI had gevolgd en met de beslist ambitieuze intentie om het te proberen na te streven. Aanvankelijk, zoals Emanuele en Massimiliano ons uitleggen, moeten de testsite kaartspellen zijn geweest. De keuze wordt vervolgens veranderd in Pokémon, zowel voor vergelijkbare dynamiek (we hebben het altijd over een turn-based game en met teambuilding die vergelijkbaar is met deck-buildin), zowel voor het gemak (minder kaarten om te programmeren) en, natuurlijk, voor resonantie Pokémon zou het project hebben gegarandeerd.
In werkelijkheid, zoals Emanuele uitlegt, de keuze voor Pokémon bleek ingewikkelder dan verwacht: "We vergaten volledig dat het een turn-based game was, maar tegelijkertijd. Het voorspellen van de keuzes van de tegenstander en alle evoluties van het spel wordt dus nog moeilijker, zonder te vergeten dat gelijktijdige spellen de tevredenheid van de Nash Balance niet garanderen. "

De ontwikkeling van dAItto duurde ongeveer 8 maanden, waarbij alleen vrije tijd en bijna "voor de lol" werden benut. Het is ongelooflijk om erachter te komen hoe vaak de beste resultaten worden behaald wanneer je wordt gedreven door lage verwachtingen en veel enthousiasme.
Het eerste prototype van dAItto was in Python; om een ​​snellere berekening en redenering van de AI te garanderen, zijn we noodzakelijkerwijs overgeschakeld naar een C ++ -versie. Bovendien willen beide graag onthouden dat ze dat zijn de eerste die een aanpassing van de Monte Carlo Method-algoritmen implementeerde in dergelijke technologie.

Maar wat is er? Wat staat het ons toe om te doen? Heel eenvoudig: het geeft ons de kans om te vechten tegen de moeilijkste AI die ooit op Pokémon is gezien. De regels en procedures zijn duidelijk "onmiddellijk": dit zijn droge ontmoetingen, waarbij AI en gebruiker hetzelfde team van willekeurig gegenereerde Pokémon gebruiken. De willekeurige keuze van het team is, althans in het begin, bedoeld om de AI goed te testen en een zo evenwichtig mogelijke aanpak mogelijk te maken. In de toekomst is het de bedoeling om gebruikers en AI hun team te laten kiezen.
Momenteel is de hele eerste generatie Pokémon (inclusief de Alola) aanwezig en de lay-out is onlangs aangepast.
Hieronder is een praktische demonstratie van wat het is, uitgedaagd door de bekende Th3 R3al Khaos-streamer:

De kunstmatige intelligentie van Pokemon, dAItto

Hebben we wat nodig is om onze moeilijkste uitdager te verslaan? Pokemon kunstmatige intelligentie! Word lid van de tweedracht, pop in en zeg wat er op de stream is!

Publiée par Th3 R3al Khaos op zondag 3 november 2019

dAItto

Maar wat is het uiteindelijke doel van dAItto en, in het algemeen, van dergelijke kunstmatige intelligentie? Massimiliano legt het ons uit:
"Schaakspelers waren de eersten die het belang inzagen van een competitieve AI om te trainen en te verbeteren. Schaken heeft onder andere altijd aangetoond dat geavanceerde kunstmatige intelligentie ook de capaciteiten van een mens kan overwinnen. In gaming kan een bijzonder geavanceerde AI niet alleen professionele spelers helpen om te trainen, maar ook om mogelijke spelonevenwichtigheden in veel kortere tijden te begrijpen en te corrigeren. Wat een mens vastlegt in 100-wedstrijden, met een AI zou je het vinden in 10. "
Daarom is het doel van Emanuele en Massimiliano niet om eenvoudig een nieuwe kunstmatige intelligentie voor Pokémon te creëren. De bedoeling is om dergelijke technologie op alle mogelijke gebieden, inclusief andere videogames, toe te passen. De uitnodiging om samen te werken staat daarom open voor alle game-ontwikkelaars en alle soorten programmeurs die geïnteresseerd zijn in het testen van een competitieve AI van dit type in hun titels.
dAItto is een middel om het potentieel van een dergelijk ambitieus project bekend te maken, zeker niet het doel.

Als u contact wilt opnemen met het team, ga naar de dAItto Facebook-pagina of schrijf naar de e-mail: daitto.ai@gmail.com.
Ik wens Emanuele en Massimiliano alle geluk en succes toe. Wij proberen op onze eigen kleine manier altijd de onze te doen. En soms, misschien, slagen we.